1
ESTUDIO DE RESONANCIA MAGNÉTICA:
LA DEPRESIÓN Y SUS EMOCIONES
Trabajo de Fin de Grado de Psicología
Facultad de Psicología y Logopedia
Universidad de La Laguna
Curso académico 2019-2020
Alumno: Raquel Zifferer Gámez
Tutor: Niels Janssen
2
Índice
1. Resumen ......................................................................................................................... 3
2. Abstract ........................................................................................................................... 3
3. Introducción..................................................................................................................... 4
4. Método ........................................................................................................................... 15
a. Participantes .............................................................................................................. 15
b. Instrumentos ............................................................................................................. 15
c. Diseño ........................................................................................................................ 17
d. Análisis estadístico ................................................................................................... 18
5. Resultados .................................................................................................................... 18
6. Discusión ....................................................................................................................... 21
7. Bibliografía .................................................................................................................... 25
8. Anexos ........................................................................................................................... 29
3
1. Resumen
Es normal que las personas, algunas veces, se sientan tristes o desanimadas
durante algunos días e incluso semanas. Pero cuando estos sentimientos no se
van y perduran en el tiempo e interfieren en su vida cotidiana, es muy posible
que se desarrolle este trastorno del estado de ánimo conocido como depresión.
Las personas responsables, con baja autoestima, exigentes o perfeccionistas
tienen un mayor riesgo de sufrirla. Es por ello que se ha intentado estudiar cómo
afecta la depresión en el cerebro, qué áreas están implicadas en el proceso,
gracias a las imágenes de resonancia magnética (RM) y las posibles
consecuencias de cara al futuro. Con la participación de 172 personas en un
estudio sobre las emociones negativas (enfado, miedo y tristeza) para observar
la interacción entre ellos con las áreas, el grosor y los volúmenes de las áreas
del cerebro. Encontrándose una diferencia entre grupos para las áreas corticales
como el rostral frontal medio, el precúneo, el temporal medio, el inferior temporal
y el fusiforme. Así el grupo 1 tiene un menor tamaño y el 2 mayor, esto puede
estar relacionado con presentar depresión de cara al futuro, con mayor incidencia
para las personas con un mayor tamaño en esas zonas cerebrales.
Palabras clave: depresión, población, cerebro, RM.
2. Abstract
It is common for people to sometimes feel sad or discouraged for a few days or
even weeks. But when these feelings don’t go away and linger over time and
interfere with your daily life this mood disorder known as depression may well
develop. Responsible people, with low self-esteem, demanding or perfectionists
have a higher risk of suffering it.
That is why we have tried to study how to affect depression in the brain, what
areas are involved in the process, thanks to magnetic resonance imaging (MRI) and the possible consequences for the future.
With the participation of 172 people in a study on negative emotions (anger, fear
and sadness) to observe the interaction between them with the areas, thickness
and volumes of areas of the brain.
4
Finding a difference between groups for cortical areas such as the rostral frontal
medium, the precuneus, the temporal medium, the inferior temporal, and the
fusiform. Thus, group 1 has a smaller size and group 2, this may be related to
presenting depression for the future, a higher incidence for people with a larger
size in these brain areas.
Key words: depression, population, brain, MRI.
3. Introducción
Gozar de una buena salud mental es mucho más importante de lo que creemos,
ya que define sobre todo nuestra felicidad. Influye en muchos aspectos de
nuestra vida diaria por lo que es igual de importante que la salud física. Disponer
de una buena salud mental va más allá de la ausencia de trastornos mentales,
ya que se encuentra integrada en nuestra salud de manera global, que a su vez
viene determinada por diversos factores socioeconómicos, biológicos y
medioambientales. Pero sobre todo existen múltiples estrategias e
intervenciones eficaces para reestablecer la salud mental (Organización Mundial
de la Salud, 2018).
En España se ha encontrado que la depresión es uno de los trastornos
psicológicos más prevalentes y que genera mayor discapacidad en la población.
Siendo uno de los principales objetivos a tratar por la atención primaria (AP) para
buscar tratamiento. Y es tan importante debido a que cada año la prevalencia de
depresión se encuentra en un rango entre el 9’6% y el 20.2%. (Vindel, Salguero,
Wood, Dongil & Latorre, 2012).
Además no debemos olvidar el papel que juegan las emociones básicas del ser
humano a la hora de disponer de una buena salud mental, ya que se ha
encontrado que presentar niveles altos de inteligencia emocional está
significativamente relacionado con disponer de una buena salud mental,
mientras que los niveles bajos de inteligencia emocional se relacionan con
ciertos trastornos psicológicos. (González, Piqueras & Linares, 2010).
5
La inteligencia emocional se define como “la capacidad de reconocer nuestros
propios sentimientos y los de los demás, de motivarnos y de manejar
adecuadamente las relaciones” (Goleman, 1995).
De modo que dentro de la literatura científica, la inteligencia emocional juega un
papel muy importante por su influencia en la expresión afectiva, la percepción
emocional, el conocimiento de las emociones y la regulación de los estados de
ánimo. Y con ello la investigación sobre supresión de pensamientos y
pensamientos rumiativos ha señalado la importancia de dichos procesos por su
influencia en diferentes trastornos mentales como la depresión, el trastorno de
ansiedad generalizada (TAG), las fobias, el estrés postraumático (TEPT) y el
trastorno obsesivo compulsivo (TOC) (Berrocal, Ramos & Extremera, 2001).
Pero, ¿Qué es tener buena salud mental? "Estado de bienestar físico, mental y
social, con capacidad de funcionar y no únicamente la ausencia de afecciones o
enfermedades" (Terris, 1975).
En la mayoría de los casos cuando nos preguntan sobre el estado de nuestra
salud, respondemos inmediatamente sobre la salud física, olvidando así nuestra
salud mental.
Pero esto ha ido cambiando con el paso del tiempo, y en la actualidad se ve
reflejada la enorme carga y potencial que supone gozar de una buena salud
mental, dada la magnitud del problema que supondría no atender a su cuidado,
algo por lo que la psicología y sus diversos estudios se han interesado.
Hay datos que respaldan esto: una de cada cuatro familias tiene por lo menos
un miembro afectado por un trastorno mental. O bien debido a los costos de
salud y sociales, porque muchas personas que no poseen una buena salud
mental terminan siendo víctimas de violaciones de los derechos humanos,
estigma y discriminación, tanto dentro como fuera de las instituciones
psiquiátricas (OMS, 2004).
La investigación también ha explicado la relación que existe entre la resiliencia y
la salud mental. La resiliencia se conoce como “la adaptación exitosa ante la
exposición a estresores significativos u otros riesgos (Braverman, 1999).
.
6
De modo que las personas con una alta resiliencia presentan un menor número
de trastornos psicológicos, observándose una mayor calidad de vida percibida
tanto en la salud física como mental; con creencias personales más positivas y
mayor autoestima. Además los niveles de salud psicológica y de vulnerabilidad
están influenciados por diferentes niveles de resiliencia a través de la
competencia personal, la autoestima, la tenacidad, la tolerancia al afecto
negativo o el control. Concluyendo que las personas con rasgos resilientes
pueden comprender los beneficios asociados con las emociones positivas y usar
esos conocimientos para afrontar determinados eventos emocionales negativos.
Así se pone en relieve cómo la resiliencia es un punto clave en el desarrollo del
bienestar y la salud de las personas (Martínez, Botaya & Campayo, 2017).
Según CuídatePlus, un portal de referencia para la prevención y educación en
salud, se puede prevenir la depresión si disponemos de una alimentación
saludable, tratamos de tener pensamientos positivos e incluso aprendemos a
expresar nuestras emociones.
También es importante reanudar las responsabilidades de forma lenta y gradual,
mantener un calendario diario uniforme elaborando un plan para conseguirlo; no
podemos olvidar también el crear buenas relaciones interpersonales y hacer del
ejercicio un hábito de vida, porque produce gran cantidad de endorfinas y
serotonina, anestesiando los dolores emocionales y desviando nuestra atención
de las preocupaciones (CuidatePlus, 2020).
Así cabe pensar, ¿Qué le sucede a nuestro organismo cuando el estado de
equilibrio desaparece? Se producen lo que conocemos como enfermedades
mentales como la tratada en esta investigación, la depresión.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) al menos 350 millones de
personas en el mundo la sufren y en torno a un 5% de la población la ha
presentado durante el último año.
Es importante destacar, que debido a la gran estigmatización que todavía
presenta el trastorno, muchas de las personas afectadas no reconocen su
enfermedad y por lo tanto no pueden ser tratadas. Esto conduce a que cerca de
un millón de personas, muchas de las cuales padecen depresión, mueran en su
mayoría por suicidio (OMS, 2012).
7
Resaltando así la gran importancia no solo de tratarla, sino de investigar para
conocer sus causas y ayudar a prevenirla ofreciendo a las personas las
herramientas necesarias para lograrlo. Por lo que se desarrollan diversos
tratamientos para lograr este objetivo, la mayoría se encuentran dentro de las
técnicas que se llevan a cabo en la terapia cognitivo conductual, en especial la
de Beck y Ellis por su mostrada eficacia (Rodríguez, Leyva, Castro & García,
2017).
Todo esto puede ir complementado por tratamiento farmacológico gracias a
algunos fármacos como los inhibidores de la monoaminooxidasa (IMAO) o los
tricíclicos ya que efectúan una serie de cambios en la química cerebral que son
operativos en la depresión (Hall-Flavin, 2019).
Es cierto que existen tratamientos muy eficaces para la depresión, como son la
terapia de conducta, incluyendo variantes como el entrenamiento en habilidades
sociales o la terapia de autocontrol. La terapia cognitiva de Beck y la psicoterapia
interpersonal de Klerman. (Pérez Álvarez & García Montes, 2001).
Pero la realidad es que alrededor del 90% de las personas no llega a recibir esos
tratamientos quizás por una falta de recursos y personal sanitario capacitado, sin
olvidarnos de la estigmatización de los trastornos mentales y la evaluación clínica
inexacta (OMS, 2020).
Por lo tanto debido a su alto porcentaje de incidencia en la población se han
desarrollado diversos estudios para mostrar ese nivel de preferencia que tienen
las personas a desarrollarla o no.
Siendo un estudio característico el empleado en esta investigación, que se
encarga de medir el afecto negativo, pues accede a los sentimientos o
emociones desagradables autoinformados que incluyen enojo, miedo y tristeza.
Pero no solo es pionero el ya comentado, existen diversos estudios que nos
permiten conocer los indicadores y antecedentes implicados en que las personas
desarrollen este trastorno depresivo o no, caracterizado por una tristeza de una
intensidad o duración suficiente como para interferir en la funcionalidad y, en
ocasiones, llegando a producir una disminución del interés o del placer
despertado por las actividades (Coryell, 2018).
8
Así que es importante plantearse ¿Qué lleva a las personas sanas a desarrollar
un estado de depresión? Y ¿Existen estudios que nos faciliten su diagnóstico?
El uso de las nuevas técnicas de neuroimagen está revolucionando el estudio
del cerebro, esto no solamente está ayudando a conocer mejor el funcionamiento
cerebral sino que además podría ser un factor fundamental para cambiar el
diagnóstico y el tratamiento de los trastornos mentales. Siendo dos áreas de la
neurociencia las que han despertado especial interés por sus múltiples
interrogantes como son la neuroimagen funcional, en concreto la resonancia
magnética y la neurofarmacología (Montoya, 2004).
En una investigación se ha encontrado los patrones de conectividad cerebral de
distintas áreas que son importantes en la depresión, concretamente, regiones
que se han utilizado como target para la estimulación cerebral profunda como el
núcleo accumbens o la corteza subgenual. En dichas zonas, la actividad se
encuentra alterada para este tipo de pacientes y no se sabe exactamente el
motivo de esto por lo que se necesita mayor investigación en este campo.
(Sobera, 2019).
Sabemos que uno de los trastornos más debilitantes es el trastorno depresivo
mayor, pero la limitada comprensión de los cambios cerebrales que se producen
ha llegado a dificultar la efectividad de los tratamientos.
Por lo que dos estudios recientes describen las nuevas técnicas de resonancia
magnética que pueden ayudar a mejorar la detección y atención de las
anomalías cerebrales en las personas con depresión.
El estudio se centró en las conexiones entre este trastorno y las interrupciones
en la barrera hematoencefálica (BH), una red de vasos sanguíneos y tejidos que
protege al cerebro de sustancias extrañas. Para ello emplearon la resonancia
magnética donde pudieron observar la permeabilidad al agua de la BH hacia el
tejido cerebral en una muestra de 14 individuos sanos y 14 pacientes con
trastorno depresivo mayor. Se encontró que menos cantidad de agua se movía
desde el interior de los vasos sanguíneos hacia el exterior de los pacientes con
este trastorno, por ello representando la integridad de la BH interrumpida.
Concluyendo que esta diferencia es particularmente importante en dos regiones
del cerebro: la amígdala y el hipocampo (Li, Liu, Zheng, Wu, et al., 2019).
9
En la misma línea unos investigadores en Chapel, cuyo objetivo era evaluar la
influencia excitadora o inhibitoria entre los grupos de células neuronales; puesto
que el estado de equilibrio entre la excitación y la inhibición es crucial para que
el cerebro funcione bien.
Compararon gracias a una muestra con 66 adultos que padecían trastorno
depresivo mayor, frente a otros 66 controles sanos, durante el descanso de vigilia
mediante una resonancia magnética funcional (RSMf). En los resultados se
encontró que los pacientes con trastorno depresivo mayor tenían patrones
anormales en esa excitación e inhibición en el lateral dorsal de la corteza
prefrontal (área encargada de las funciones de control cognitivo, incluyendo la
regulación de la amígdala, región clave para la expresión de la emoción).
Por lo que un mal funcionamiento del control inhibitorio sobre la amígdala podría
provocar síntomas depresivos (Li, 2019).
Un proyecto publicado por un grupo de científicos de la universidad de Duke
plantea una nueva estrategia para predecir si las personas tienen un mayor
riesgo de depresión o ansiedad después de los acontecimientos estresantes, por
lo que podría ayudar a predecir intervenciones tempranas, beneficiándose así de
este recurso y salvaguardar su salud mental (Swartz, 2016).
El estudio observa si existe una correlación en la forma en que responde el
cerebro ante fotos de rostros enfadados o temerosos y la capacidad de la
persona para recuperarse de los estresores psicológicos, como rupturas de
pareja o reveses económicos; gracias a la ayuda de la resonancia magnética
funcional.
10
Figura 1. Cuanto más se ilumina la zona del cerebro que responde al miedo o enfado (en rojo),
mayor es el riesgo de depresión.
En una muestra de 750 estudiantes universitarios entre 18 y 22 años libres de
depresión o trastornos de ansiedad al inicio del estudio, según sus propias
declaraciones.
Mostraron mayor actividad en su amígdala, evaluándose a sí mismos como más
propensos a sufrir depresión o ansiedad ante determinados sucesos
estresantes. Se encontró que las respuestas más fuertes de la amígdala
predicen mayores síntomas de depresión y ansiedad en respuesta al estrés en
el futuro, en un plazo de 1 a 4 años.
En esta investigación se muestra un especial interés por observar cómo afectan
las emociones negativas al estado de ánimo, pudiendo resultar perjudicial y
generar depresión. Teniendo en cuenta, además algunas áreas del cerebro que
están implicadas en este proceso, siendo la amígdala una de las regiones
fundamentales porque es un marcador necesario para este tipo de trastorno.
Dado que su principal función se centra en detectar y sentir ciertas emociones
así como percibirlas en otras personas, incluyendo el miedo y los cambios que
genera en nuestro organismo (Swartz, 2015).
En la misma línea que sigue la investigación, se llevó a cabo otro estudio
combinando imágenes cerebrales, genética y datos de comportamiento
observados durante la adolescencia en un periodo de más de tres años.
11
La muestra recogió un total de 132 adolescentes entre 11 y 15 años de edad
donde alrededor la mitad tenía una historia familiar de depresión. Además
crecieron en hogares con un nivel socioeconómico bajo, acumulando mayores
cantidades de un marcador químico, en concreto un gen que se encuentra
relacionado con la depresión, conocido como SLC6A4, cuya actividad es muy
sensible en su amígdala. Lo que sucedía es que cuando a estos participantes se
les exponía a las fotografías de rostros temerosos mientras se les sometía a
escáneres cerebrales de resonancia magnética funcional, aquellos con una
amígdala más activa eran más propensos a informar con el tiempo síntomas de
depresión. El mayor factor de riesgo que tenemos actualmente para la depresión
es una historia familiar de la enfermedad (Williamson, 2014).
Concluyendo en el estudio que estos individuos eran más propensos a presentar
síntomas de depresión, especialmente si tenían una historia familiar de la
enfermedad. Y que incluso las etiquetas químicas epigenéticas acerca del gen
SLC6A4, que ayudan a controlar los niveles del cerebro de la serotonina, un
neurotransmisor implicado en la depresión clínica y otros trastornos del estado
de ánimo, son cruciales en este estudio porque pueden predecir la forma en la
que la amígdala de una persona responde a una amenaza.
Además debemos conocer que en el núcleo de la amígdala se pueden producir
lesiones importantes. Este núcleo tiene conexiones con el tronco cerebral, donde
se ven relacionadas diversas respuestas del sistema nervioso autónomo. Así,
podría intervenir en las respuestas autonómicas producidas por el
condicionamiento del miedo. Este se produce debido a que determinados
estímulos neutrales condicionados se emparejan con estímulos aversivos físicos
y provoca las respuestas relacionadas con el miedo. Esto se demostró gracias a
un estudio reciente, donde se le presentaban a los participantes imágenes
mentales aversivas, como ser mordido por un perro, emparejadas con estímulos
neutros y que desencadenaban respuestas relacionadas con el miedo (Mueller,
2019).
También se realizaron estudios con animales para explicar el papel de la
amígdala, ligado a determinadas lesiones cerebrales. Para ello entrenaron a
conejos en el acondicionamiento de asociar un sonido con una descarga
eléctrica en las patas.
12
Tras el aprendizaje, la aparición del sonido (sin descarga) producía un cambio
en la frecuencia cardiaca de los animales (cambio producido de manera
incondicional por la descarga eléctrica).
De este modo Kapp y colaboradores pudieron observar qué lesiones de este
núcleo afectaban el acondicionamiento del ritmo cardíaco ante el sonido que se
había asociado con la descarga.
Este estudio tuvo cierta repercusión pues actualmente, se ha demostrado en
varios laboratorios que las lesiones del núcleo central afectan a todas las
respuestas del condicionamiento del miedo y no solo del sistema nervioso
autónomo, como la alteración del ritmo del corazón. (Kapp, 1991).
Mostrando la relevancia de la amígdala para regular determinadas emociones,
pero es cierto que se deberían realizar más estudios adaptados a humanos y no
tanto con animales, que no es el campo de interés, como los estudios con
adolescentes ya comentados anteriormente.
Sin embargo aún queda mucha investigación que se debe realizar para
profundizar en el funcionamiento de las emociones negativas, la regulación de la
amígdala y su papel en la depresión.
Además aún quedan regiones por investigar como el núcleo accumbens o la
corteza subgenual, que se encuentran alteradas en los pacientes con depresión
pero no se sabe aún el por qué (Viejo-Sobera, 2019).
Como ya sabemos, los estudios de imágenes por resonancia magnética
realizados con respecto al trastorno depresivo, han demostrado que varios
sistemas cerebrales están involucrados con la depresión, como la amígdala, el
hipocampo, el cingulado anterior y la corteza prefrontal. Concretamente, donde
se observa una reducción en el volumen y grosor de estas áreas (Padilla, 2017).
Con ello se han encontrado una serie de cambios estructurales que ocurren en
los casos de pacientes con depresión mayor como son:
13
Figura 2. Cambios estructurales que ocurren en la depresión mayor
Hallazgo Área cerebral implicada
Reducción del volumen de la corteza
dorsolateral frontal y reducción de la densidad
neuronal
Capas III y IV de la corteza
dorsolateral frontal
Reducción de la densidad neuronal Capas V y VI de la corteza
prefrontal
Reducción del volumen y densidad neuronal Capa VI de la corteza
cingulada
Reducción del número de interneuronas
inmunoreactivas a calbindina
Capa II de la corteza
cingulada anterior y en la
región CA2 del hipocampo
Reducción en el número de células gliales Corteza prefrontal, corteza
cingulada y amígdala
Reducción de su volumen Hipocampo
Este conjunto de cambios estructurales y funcionales representados en la figura
2, suceden en el trastorno depresivo mayor, y se cree que son mediados debido
a los diversos procesos moleculares que ocurren en el transcurso de los
episodios depresivos (Padilla, 2017).
No debemos olvidar que estos métodos de imagen también han resultado
beneficiosos para decidir qué tratamiento resultará más efectivo para tratar la
depresión, en especial la tomografía por emisión de positrones (PET) que es útil
para determinar qué clase de pacientes responden mejor a la terapia psicológica
y cuáles al uso de antidepresivos (Mayberg, 2013).
Aunque todavía se necesitan más indicadores para garantizar un estudio
detallado de la enfermedad.
14
Hasta la fecha, los estudios han demostrado consistentemente que los pacientes
que sufren de depresión exhiben un hipocampo más pequeño, sin embargo los
resultados con respecto a la amígdala han sido inconsistentes, ya que si esta
estructura se presenta más subdesarrollada o demasiado activa puede
desempeñar un papel negativo (Dyer, 2020).
La investigación aún está en curso ya que hay datos que tienden a superponerse.
Es por ello que se ve necesario continuar sumando conocimientos en este campo
y nuestro estudio se ha diseñado para cumplir con este objetivo, conocer qué
sucede en aquella parte de la población sobre si al experimentar determinadas
emociones desagradables, existe mayor o menor riesgo a sufrir depresión con el
tiempo.
Realizaremos un estudio gracias a la detallada información que nos proporciona
la resonancia magnética pues revela la relación entre depresión y dolor porque
los cerebros de las personas depresivas reaccionan con más fuerza ante el dolor
y tienen alterado el funcionamiento de la red neuronal que regula esta emoción.
Para ello nos apoyaremos en la prueba Negative Affect (Sadness, Fear, Anger)
(self-report), con dos grupos de participantes, cuyas puntuaciones se han
obtenido gracias al Proyecto Conectoma Humano (HCP), para observar esas
diferencias en las áreas corticales con respecto a su grosor y volumen en ambos
grupos. (Proyecto Conectoma Humano, 2010).
Siendo dicho volumen, grosor y áreas del cerebro las variables dependientes a
estudiar. Así la hipótesis alternativa del estudio se centra en saber si el grupo 1
es diferente al 2 en todas las áreas. De modo que la hipótesis nula se basa en
averiguar si son iguales los grupos. Por lo que debido a toda la investigación
presente podemos concretar que sí hay una relación existente entre las personas
propensas a sufrir depresión y cómo perciben esas emociones negativas y
desagradables, así como que hay determinadas regiones cerebrales que se
encuentran significativamente alteradas en los pacientes con depresión a
diferencia de las personas sanas y que disfrutan de una buena salud mental.
15
4. Método
a. Participantes
Para llevar a cabo el desarrollo de la presente investigación fue necesario utilizar
una muestra de 172 participantes, proporcionada por el tutor Niels Janseen por
medio de un estudio de resonancia magnética. Del total de la muestra, se dividen
dos grupos de 86 sujetos respectivamente, tanto masculinos como femeninos en
ambos. Las edades de los participantes están en torno a los 22 y 35 años a
excepción de dos de ellos que superan los 36 años. Los grupos se han ordenado
según las puntuaciones en orden ascendente de la prueba que mide el afecto
negativo, determinando así el grupo 1 32’9-50’8 y el grupo 2 51’2-71’4 que indica
los diferentes resultados para cada grupo en relación con el volumen de las áreas
corticales.
Además se realizó una prueba t de Student para encontrar los resultados que
son significativos estadísticamente, tomando un valor de confianza del 95%.
Tabla 1
Características de la muestra
Sexo N Media edad Media puntuaciones
Grupo 1 86 22-36 44
Grupo 2 86 22-36 55’198
b. Instrumentos
Para recoger los resultados en esta investigación han sido imprescindibles los
datos que nos aporta una resonancia magnética así como el programa de
software FreeSurfer, el lector de imágenes MRIcron, el programa de análisis
estadístico Rstudio y la prueba Negative Affect (Sadness, Fear, Anger) (self-
report).
16
En primer lugar una resonancia magnética es una técnica de imágenes médicas
que emplea un campo magnético y ondas de radio generadas por computadora
para crear imágenes detalladas de los órganos y tejidos del cuerpo, siendo
bastante útil porque en este caso nos ha permitido observar el cerebro
minuciosamente.
Resulta beneficiosa porque no emplea radiaciones ionizantes (rayos X) por lo
que hasta ahora, no se han encontrado efectos adversos. Además nos
proporciona una excelente resolución de contraste de los diferentes tejidos y
resolución anatómica, permitiéndonos evaluar estructuras cerebrales muy
pequeñas que antes no eran visibles. Convirtiéndose en una herramienta ideal
ya que permite visualizar imágenes en diferentes planos (Maestú & Cabestrero,
2008).
Tras la obtención de las imágenes de resonancia magnética se ha utilizado el
programa de software Freesurfer que nos ha permitido analizarlas
detenidamente. Se ha desarrollado con la finalidad de explorar las imágenes de
resonancia magnética, muy importante para el mapeo cerebral que facilita
además la visualización de las regiones funcionales de la corteza cerebral.
En concreto, contiene herramientas para llevar a cabo tanto el análisis del
volumen como de la superficie base, que utilizan principalmente la superficie de
la materia blanca. Además incluye herramientas para reconstruir los modelos
topológicamente correctos y geométricamente precisos de las superficies tanto
gris/ blanco, medir el espesor cortical y calcular el registro entre sujetos
basándose en el patrón de pliegues corticales.
Por otro lado el MRIcron permite visualizar las imágenes de resonancia
magnética gracias al formato NlfTI. Este visor es capaz de soportar múltiples
capas de imágenes, distinguiendo la sustancia gris de la blanca. Permitiéndonos
observar estructuras como el hipocampo y la amígdala, muy características de
este estudio.
A continuación los análisis estadísticos correspondientes se realizaron gracias al
programa Rstudio en su versión 1.3.959. Se trata de un software libre diseñado
para hacer análisis estadísticos y gráficas.
17
Popularmente utilizado porque permite maquetar y hacer modelos de prototipo
muy rápidos, con buenos resultados y además con un código sencillo de
compartir.
Y por último la prueba Negative Affect (Sadness, Fear, Anger) (self-report) que
permite acceder a los sentimientos o emociones desagradables autoinformados
que incluyen enojo, miedo y tristeza a través de las encuestas NIH Toolbox
Negative Afecto. Esta prueba ya fue usada en estudios previos durante el juicio,
para observar si los jurados pueden experimentar gran variedad de emociones,
muchas de las cuales son negativas. Examinando los efectos que la ira, el miedo
y la tristeza tenían sobre las decisiones en las sentencias de los jurados. En
concreto, los participantes de este estudio vieron la fase de sentencia de un juicio
por asesinato capital y al mostrar los resultados, los jurados reportaron un
aumento de la ira y la tristeza, pero no del miedo. Teniendo en cuenta que
únicamente el cambio en la ira afectó a dichas sentencias, así los jurados que
denunciaron un cambio mayor en la ira eran más propensos a condenar al
acusado a muerte (Nuñez, Schweitzer, Chai & Myers, 2015).
c. Diseño
Gracias a los archivos obtenidos con el programa Rstudio, los análisis
estadísticos nos han proporcionado información sobre las distintas estructuras
cerebrales del total de los participantes. De modo que distinguimos como
variables dependientes el volumen, el grosor y el área analizando en tres
modelos separados las áreas corticales para el volumen, grosor y área. Y como
variables independientes fundamentalmente el grupo y la región, así como la
interacción entre grupo y región. Observando así los cambios que se producen
en cada grupo de sujetos en base a las distintas áreas corticales y su volumen.
Cualquier diferencia entre los grupos no se puede explicar por el género, que en
este estudio sí se ha controlado.
18
Sin embargo, la variable edad, que no tiene efecto, no se ha controlado en la
muestra debido a que se limita la edad de 22 a 35 años, a excepción de dos
sujetos de más de 36 años; es decir la muestra se realiza con personas jóvenes
y apenas existe variabilidad entre sus edades, por lo que no afecta al volumen
del cerebro.
d. Análisis estadístico
Para ello se ha realizado un ANOVA de efecto fijo que nos permite observar los
efectos principales entre el género, la edad y el área cortical en cada grupo por
separado. Siendo el dato más relevante conocer la interacción entre el grupo y
el área. Así observaremos que la actividad de cada área se encuentra alterada
para los pacientes de un determinado grupo, bien sea el uno o el dos.
5. Resultados
Volumen de áreas subcorticales
Los datos que han resultado ser significativos en el estudio son los siguientes.
Tabla 2
Efectos de Anova en el volumen de áreas subcorticales
Chisq Df p.value
Género
91.2271
1
<2e-16***
Grupo 0.2773 1 0.5985
Maskname 37831.8185 7 <2e-16 ***
Grupo; volumen 6.1013 7 0.5280
Donde observamos que en los resultados del Anova realizado no se hallan
resultados significativos.
19
Grosor
En la investigación no se encontraron resultados significativos para el grosor.
Tabla 3
Efectos de Anova en el grosor
Chisq Df p.value
Género
3.5225
1
0.06054
Grupo 0.2381 1 0.62556
Maskname 32923.0701 33 <2e-16 ***
Grupo; grosor 14.7025 33 0.99751
Áreas corticales
Encontramos como significativos los siguientes resultados.
Tabla 4
Efectos de Anova en las áreas
Chisq Df p.value
Género
1.3901e+02
1
< 2e-16 ***
Grupo 4.1330e-01 1 0.52030
Maskname 1.6365e+05 33 < 2e-16 ***
Grupo; área 5.0938e+01 33 0.02387 *
20
Tabla 5
Resultados Anova para las áreas
Estructura Estimate SE df t.ratio p.valor
Rostral Middle Frontal
-93.59 45.9 Inf -2.040 0.0414
Precuneus
-113.84 45.9 Inf -2.481 0.0131
Middle Temporal
-106.11 45.9 Inf -2.312 0.0208
Inferior Temporal
-183.47 45.9 Inf -3.998 0.0001
Fusiform
-106.58 45.9 Inf -2.323 0.0202
Figura 3. Áreas subcorticales diferencias entre los grupos
21
Figura 4. Gráfica áreas corticales
6. Discusión
Gracias a esta investigación se ha querido demostrar si existen diferencias para
las distintas áreas subcorticales en el cerebro, en relación a la depresión, entre
los distintos grupos de participantes correspondientes a ambos grupos, gracias
a la muestra de 172 personas empleada, teniendo en cuenta los resultados
obtenidos en los distintos Anova. Se ha estudiado la diferencia tanto para las
áreas como para el volumen y grosor de las distintas áreas subcorticales que se
encuentran en el cerebro de las personas con tendencia a desarrollar depresión.
Así se ha querido observar gracias a los resultados obtenidos en los Anova la
interacción entre grupo y esas partes, resaltando qué resultados son
significativos.
22
En primer lugar se ha encontrado que el volumen del tálamo no muestra
resultados significativos, esto quiere decir que no se produce interacción entre el
grupo de participantes y el volumen para estas zonas.
En segundo lugar, se encuentran algunas áreas significativamente diferentes
como son el rostral frontal medio, el precúneo, el temporal medio, el inferior
temporal y el fusiforme.
Del mismo modo, los valores obtenidos para las áreas en el cerebro reflejan
resultados negativos. En los resultados se observa que entre el grupo 1 y el
grupo 2 el área de estas zonas es diferente, es decir están afectadas por la
diferencia en el afecto negativo. Esto lo sabemos porque los valores obtenidos
en los resultados son menores a 0’05, demostrando que estas zonas son
significativas y con ello, diferentes al resto de estructuras.
Además sabemos que, la diferencia entre el grupo 1 y el grupo 2 genera valores
negativos y esto quiere decir que el área del grupo 1 es más pequeño que el
área del grupo 2. Concluyendo que el área de los sujetos que forman parte del
grupo 1 son de inferior tamaño y los volúmenes del grupo 2 mucho más grandes.
En tercer lugar, el grosor de dichas áreas subcorticales no se encuentra alterado
para este tipo de trastorno, por lo que no es relevante comentarlo en esta
investigación.
Sabemos que el grupo 1 puntúa bajo en afecto negativo y que el grupo 2 puntúa
alto en afecto negativo. Así, observamos esa clara diferencia en relación al
tamaño de las áreas corticales entre los distintos grupos de sujetos.
Estableciéndose que los del grupo 1 serán menores y los del grupo 2 serán
mayores. Entonces cabe pensar que esto se relaciona con presentar depresión
en algún determinado momento, y es que aquellas personas con unos valores
mayores, es decir con un mayor tamaño para el área de las zonas cerebrales ya
comentadas, supone un indicativo crucial para detectar indicios de depresión de
cara al futuro, con una mayor tendencia a sufrirla.
23
Así en estudios anteriores se han encontrado diversos indicativos de que la
amígdala y el hipocampo son estructuras implicadas en padecer depresión,
zonas que parecen estar alteradas debido a la permeabilidad de la barrera
hematoencefálica (Li, Liu, Zheng, Wu, et al., 2019).
O bien como se demostró en otra investigación donde se estudiaba a los
pacientes con trastorno depresivo mayor, mostrando que tenían patrones
anormales en la excitación e inhibición de determinados grupos de células
neuronales, en el lateral dorsal de la corteza prefrontal, zona que incluye la
regulación de la actividad de la amígdala; llegando a provocar síntomas
depresivos un mal funcionamiento de la misma (Li, 2019).
Es decir, existen estudios que afirman que las emociones negativas afectan al
estado de ánimo pudiendo generar depresión, y con ello la amígdala se
encuentra en la lista de las áreas cerebrales mayormente implicadas (Swartz,
2015).
En el propio estudio realizado no se hallaron resultados significativos que
parezcan indicar que la amígdala se encuentra alterada, como si se menciona
en otras investigaciones. Pero sí existen otras zonas como el rostral frontal
medio, el precúneo, el temporal medio, el inferior temporal y el fusiforme en
relación a las áreas corticales.
Pues hay otros estudios que, gracias al uso de las imágenes por resonancia
magnética, detectan determinados sistemas cerebrales involucrados en la
depresión como el cingulado anterior o la corteza prefrontal. Encontrándose una
reducción en su volumen y grosor (Padilla, 2017).
A diferencia de la investigación actual, donde el grosor y el volumen no parecen
mostrar resultados relevantes, pero sí lo hacen las áreas corticales el rostral
frontal medio.
El padecer depresión puede ocasionar cambios en el cerebro, específicamente,
presentar episodios depresivos recurrentes puede reducir el tamaño del
hipocampo. Cuando este se encoge, no solo se ve afectada la capacidad para
memorizar sino que también se alteran diversos comportamientos relacionados
con el sentido de uno mismo.
24
Un hipocampo más pequeño equivale a una pérdida general de las funciones
emocionales y del comportamiento (Mercola, 2015).
Como ya se ha comentado con anterioridad, existen otras áreas que se deben
añadir a la lista debido a su relevante importancia en la investigación presente
como el fusiforme, el inferior temporal, el temporal medio, el precúneo y el rostral
frontal medio.
Así los estudios que relacionan la depresión con las distintas áreas cerebrales
plantean que esta diferenciación en el tamaño entre personas depresivas frente
a personas sanas, puede ser tanto un factor de predisposición o bien el resultado
de la propia enfermedad.
Concluyendo con ello, que la depresión viene determinada por diversos factores
fisiopatológicos, encontrándose diferencias en el tamaño de determinadas
estructuras cerebrales como el hipocampo, la amígdala o la corteza prefontral.
Además de que la propia depresión produce cambios en el metabolismo y en el
tamaño neuronal y de la densidad glial. Así se hace de especial importancia,
buscar cuáles son los mecanismos que subyacen al trastorno depresivo para
buscar nuevas estrategias terapéuticas eficaces (Díaz Villa, González, 2012).
25
7. Bibliografía
Antonio Cano Vindel, S. J. (2012). La depresión en atención primaria:
prevalencia, diagnóstico y tratamiento. Madrid.
Beatriz Adriana Díaz Villa, C. G. (2012). Actualidades en neurobiología de la
depresión. Revista Latinoamérica de Psiquiatría . Obtenido de
https://www.medigraphic.com/pdfs/psiquiatria/rp-2012/rp123i.pdf
Coryell, W. (mayo de 2018). Msd Manuals. Obtenido de Depresión:
https://www.msdmanuals.com/es-es/hogar/trastornos-de-la-salud-
mental/trastornos-del-estado-de-%C3%A1nimo/depresi%C3%B3n
CuidatePlus. (2020). CuidatePlus. Obtenido de Depresión:
https://cuidateplus.marca.com/enfermedades/psiquiatricas/depresion.htm
l
Dutta, S. S. (29 de agosto de 2019). News Medical. Obtenido de Funciones del
hipocampo: https://www.news-medical.net/health/Hippocampus-
Functions-(Spanish).aspx
Dyer, P. (2020). Ansiedad. En Ansiedad: Elimine La Ansiedad, Estrés Y El
Miedo De Su Vida Utilizando Mindfulness Y Meditación (pág. 41). París:
Babelcube Inc.
EE.UU., B. N. (10 de junio de 2020). MedinePlus. Obtenido de Salud Mental:
https://medlineplus.gov/spanish/mentalhealth.html
Francisco, M. (12 de julio de 2020). okdiario, salud. Obtenido de cerebro
humano: https://okdiario.com/salud/que-forma-afecta-depresion-cerebro-
5033575
Goleman, D. (1995). UPV. Obtenido de inteligencia emocional:
https://www.upv.es/contenidos/SIEORIEN/infoweb/sieorien/info/869054C
#:~:text=Goleman%20(1995)%20define%20la%20inteligencia,y%20regul
arlas%20de%20forma%20apropiada.
Hall-Flavin, D. (Junio de 2019). Mayo Clinic. Obtenido de
https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/depression/in-
depth/maois/art-20043992
Hariri, W. &. (2014). Infosalus. Obtenido de https://www.infosalus.com/salud-
investigacion/noticia-amigdala-cerebral-nuevo-marcador-depresion-
20160526065833.html
Hariri, W. y. (2014). Infosalus. Obtenido de https://www.infosalus.com/salud-
investigacion/noticia-amigdala-cerebral-nuevo-marcador-depresion-
20160526065833.html
Humano, P. C. (2010). Ciencia Cognitiva. Obtenido de
http://www.cienciacognitiva.org/?p=1008
26
Kapp, B. (1991). Psicoactiva . Obtenido de El papel de la amígdala en las
emociones: https://www.psicoactiva.com/blog/papel-la-amigdala-las-
emociones/
Li. (2019). Psyciencia. Obtenido de https://www.psyciencia.com/nueva-
tecnlogia-de-resonancia-magnetica-rueba-anomalias-cerebrales-en-la-
depresion/
Li, L. Z. (23 de diciembre de 2019). Psyciencia. Obtenido de
https://www.psyciencia.com/nueva-tecnlogia-de-resonancia-magnetica-
rueba-anomalias-cerebrales-en-la-depresion/
Lūg Healthcare Technology. (9 de octubre de 2018). Obtenido de
https://www.lughtechnology.com/la-importancia-de-la-salud-mental/
Mayberg, H. (17 de junio de 2013). ElMundo. Obtenido de Un escáner antes de
elegir el tratamiento para la depresión:
https://www.elmundo.es/elmundosalud/2013/06/17/neurociencia/137148
0771.html
MedinePlus. (10 de junio de 2020). Biblioteca Nacional de Medicina de los
EE.UU. Obtenido de Salud Mental:
https://medlineplus.gov/spanish/mentalhealth.html
Mercola. (julio de 2015). Vía orgánica. Obtenido de Como la depresión afecta a
la estructura cerebral : https://viaorganica.org/como-la-depresion-afecta-
la-estructura-cerebral/
Mueller, S. &. (12 de noviembre de 2019). Psyciencia . Obtenido de Psicología:
https://www.psyciencia.com/condicionamiento-miedo-imagenes-
mentales-aversivas/
OMS. (2004). Mental Health. Obtenido de Organización Mundial de la Salud:
https://www.who.int/mental_health/advocacy/en/spanish_final.pdf
OMS. (9 de octubre de 2012). Media Centre. Obtenido de Organización
Mundial de la Salud:
https://www.who.int/mediacentre/news/notes/2012/mental_health_day_2
0121009/es/
OMS. (30 de enero de 2020). Organización Mundial de la Salud. Obtenido de
depresión: https://www.who.int/es/news-room/fact-
sheets/detail/depression
Organización Mundial de la Salud. (30 de marzo de 2018). Obtenido de
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/mental-health-
strengthening-our-response
Padilla, P. (2017). Prevalencia, causas y tratamiento de la depresión Mayor.
Revistabiomédica. Obtenido de
http://revistabiomedica.mx/index.php/revbiomed/article/view/557/590#:~:t
ext=Las%20%C3%A1reas%20cerebrales%20que%20se%20cree%20es
27
t%C3%A1n%20implicadas,y%20el%20grosor%20de%20estas%20%C3
%A1reas%20%2826%2C%2027%29.
Pérez Álvarez, M., & García Montes, J. M. (2001). Tratamientos psicológicos
eficaces para la depresión. Oviedo. Obtenido de
https://www.redalyc.org/pdf/727/72713314.pdf
Piqueras, J. (enero de 2010). Researchgate. Obtenido de
https://www.researchgate.net/publication/285289511_Emociones_negati
vas_y_salud
Salud, O. M. (2004). World Health Organization. Obtenido de
https://www.who.int/mental_health/advocacy/en/spanish_final.pdf
Sobera, R. V. (6 de junio de 2019). “la neuroimagen podría ayudar a entender
la salud mental a través del estudio de las conexiones cerebrales”. (C.
Espinosa, Entrevistador)
Stock, A. N.-T. (21 de abril de 2020). Ticbeat. Obtenido de
https://www.ticbeat.com/salud/7-increibles-beneficios-del-ajedrez-para-
tu-salud/
Swartz, J. (6 de febrero de 2015). ABC blogs. Obtenido de El riesgo de
ansiedad y depresión, en una resonancia: https://abcblogs.abc.es/cosas-
cerebro/investigacion/el-riesgo-de-ansiedad-y-depresion-en-una-
resonancia.html
Swartz, J. (25 de mayo de 2016). Psiquiatria.com. Obtenido de
https://psiquiatria.com/trastornos_infantiles/un-estudio-de-adolescentes-
con-bajo-nivel-socioeconomico-en-alto-riesgo-de-depresion-revela-una-
via-biologica/
Terris, M. (1975). Saludmed. Obtenido de
http://www.saludmed.com/Salud/CptSalud/CptSaCon.html#:~:text=Igual
mente%2C%20Milton%20Terris%20(1975),ausencia%20de%20enferme
dad%20o%20incapacidad%22.
Terris, M. (1975). Saludmed. Obtenido de
http://www.saludmed.com/Salud/CptSalud/CptSaCon.html#:~:text=Igual
mente%2C%20Milton%20Terris%20(1975),ausencia%20de%20enferme
dad%20o%20incapacidad%22.
Terris, M. (septiembre de 2003). Medwave. Obtenido de Revista biomédica
revisada por pares:
https://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Enfermeria/Sept2003/2774
Williamson. (2014). Infosalus. Obtenido de https://www.infosalus.com/salud-
investigacion/noticia-amigdala-cerebral-nuevo-marcador-depresion-
20160526065833.html
28
Williamson, D. (2014). Adamed Tv. Obtenido de Depresión:
https://www.adamedtv.com/depresion/la-biologia-podria-estar-detras-de-
las-depresiones-en-adolescentes-con-familias-de-pocos-ingresos/
Proyecto Conectoma Humano (2010). Ciencia Cognitiva. Obtenido de
“CONECTOMA”: UNA NUEVA VISIÓN DEL CEREBRO Y LOS TRASTORNOS
PSIQUIÁTRICOS: http://www.cienciacognitiva.org/?p=1008
Li, Liu, Zheng, Wu, et al., (2019). Psyciencia. Obtenido de Nueva tecnología de
resonancia magnética prueba anomalías cerebrales en la depresión:
https://www.psyciencia.com/nueva-tecnlogia-de-resonancia-magnetica-rueba-
anomalias-cerebrales-en-la-depresion/
Nuñez, Schweitzer, Chai & Myers (2015). Cognitive Psychology. Obtenido de
Wiley Online Library:
https://www.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/acp.3094
Díaz Villa, B. A., González, C. (2012). Actualidades en neurobiología de la
depresión. Revista Latinoamericana de psiquiatría. Vol 11(3):106-115.
Recuperado de: https://www.medigraphic.com/pdfs/psiquiatria/rp-
2012/rp123i.pdf
Cano Vindel, A., Salguero, J. M., Mae Wood, C., Dongil, E., Latorre, J. M.
(2012). La depresión en atención primaria: prevalencia, diagnóstico y
tratamiento. Papeles del psicólogo. Vol 33(1), pp. 2-11. Obtenido de:
https://www.redalyc.org/pdf/778/77823404001.pdf
Martínez González, A. E., Piqueras, J. A., Ramos Linares, V. (2010).
Inteligencia emocional en la salud física y mental. Electronic Journal of
Research in Educational Psychology. Vol 8(2), pp. 861-890. Obtenido de:
https://www.redalyc.org/pdf/2931/293122002020.pdf
Fernández-Berrocal, P., Ramos, N., Extremera, N. (2001). Inteligencia
emocional, supresión crónica de pensamientos y ajuste psicológico. Boletín de
psicología. No 70, pp. 79-95. Obtenido de:
http://emotional.intelligence.uma.es/documentos/PDF13supresion_cronica_de_
pensamientos.pdf
Asensio-Martínez, A., Magallón-Botaya, R., García-Campayo, J. (2017).
Resiliencia: impacto positivo en la salud física y mental. La psicología de hoy:
retos, logros y perspectivas de futuro. El mundo del adulto y envejecimiento.
Vol 2(2). Obtenido de:
http://www.infad.eu/RevistaINFAD/OJS/index.php/IJODAEP/article/view/1096/9
65
Sims Rodríguez, M., Ramírez Leyva, D., Pérez Castro, K., Gómez García, K.
(2017). Psychological intervention in senior citizens with depression.
Humanidades Médicas. Vol 17(2). Obtenido de:
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1727-
81202017000200005
29
Montoya, A. (2004). Neuroimagen funcional y neurofarmacología: desafíos en
neurociencias. Revista neurología, neurocirugía y psiquiatría. Vol 37(2), pp. 79-
85. Obtenido de https://www.medigraphic.com/pdfs/revneuneupsi/nnp-
2004/nnp042d.pdf
Maestú, F., Ríos, M., Cabestrero, R. (2008). Técnicas y procesos cognitivos.
Elsevier Masson.
Imagen por resonancia magnética (IRM). (2020). Recuperado de:
https://www.nibib.nih.gov/
8. Anexos
Volumen áreas subcorticales
Datos que no han sido significativos en la investigación.
Tabla 4
Estructura Estimate SE df t.ratio p.valor
Accumbens -32.04 60.8 636 -0.527 0.5986
Amígdala
-46.53
60.8
636
-0.765
0.4447
Caudado
-60.44
60.8
636
-0.993
0.3210
Hipotálamo
Paládium
Putamen
-14.40
-40.60 -3.47
60.8
60.8 60.8
636
636 636
-0.237
-0.667 -0.057
0.8130
0.5049 0.9545
VentDc -27.17
60.8
636
-0.447
0.6554
Thalamus Proper -142.64 60.8 636 -2.344 0.0194
30
Grosor
Datos que no han sido significativos en la investigación.
Tabla 5
Estructura Estimate SE df t.ratio p.valor
Bankssts -0.009563 0.0196 Inf -0.488 0.6256
Caudal
Anterior
Cingulado
0.000350
0.0196
Inf
0.018
0.9858
Caudal
Medio
Frontal
-0.007447
0.0196
Inf
-0.380
0.7040
Cúneo
Entorrinal
Frontal
Fusiforme
-0.011720
-0.001708
-0.005203
-0.000115
0.0196
0.0196
0.0196
0.0196
Inf
Inf
Inf
Inf
-0.598
-0.087
-0.265
-0.006
0.5498
0.9305
0.7906
0.9953
Inferior Parietal
Inferior Temporal Ínsula Giro Cingulado
-0.004197
0.005187
0.018890
0.006152
0.0196
0.0196
0.1096 0.0196
Inf
Inf
Inf Inf
-0.214
0.265
0.964 0.314
0.8304
0.7913
0.3351
0.7536
Occipital Lateral -0.010737 0.0196 Inf -0.548 0.5838
31
Lateral Orbito Frontal
0.002344 0.1096 Inf 0.120 0.9048
Lingual -0.002150 0.0196 Inf -0.110 0.9126
Medial Orbital Frontal
-0.006179 0.0196 Inf -0.315 0.7525
Temporal Medio 0.003175 0.0196 Inf 0.162 0.8713 Paracentral -0.015121 0.0196 Inf -0.772 0.4404 Parahipocampal -0.020313 0.0196 Inf -1.037 0.3000 Pars opercularis
0.004896 0.0196 Inf 0.250 0.8027
Pars Orbitalis
-0.016168 0.0196 Inf -0.825 0.4094
Pars Triangularis 0.020751 0.0196 Inf 1.059 0.2897 Pericalcarina -0.004016 0.0196 Inf -0.205 0.8376 Postcentral 0.004082 0.0196 Inf 0.208 0.8350 Posterior Cingular -0.000900 0.0196 Inf -0.046 0.9634 Precentral -0.000639 0.0196 Inf -0.033 0.9740 Precúneo -0.002592 0.0196 Inf -0.132 0.8948 Rostral Anterior Cingulado
0.010292 0.0196 Inf 0.525 0.5995
Rostral Medio Frontal
0.000611 0.0196 Inf 0.031 0.9751
Superior Frontal -0.018476 0.0196 Inf -0.943 0.3458 Superior Parietal -0.005726 0.0196 Inf -0.292 0.7702 Superior Temporal 0.013629 0.0196 Inf 0.268 0.7887 Temporal -0.019400 0.0196 Inf -0.990 0.322 Transversal Temporal
0.002478 0.0196 Inf 0.126 0.8994
32
Áreas corticales
Datos que no han sido significativos en la investigación.
Tabla 6
Estructura Estimate SE df t.ratio p.valor
Bankssts -29.50 45.9 Inf -0.643 0.5203
Caudal
Anterior
Cingulado
-39.48
45.9
Inf
-0.860
0.3896
Caudal
Medio
Frontal
-15.52
45.9
Inf
-0.338
0.7351
Cúneo
Entorrinal
Frontal
-33.98
-26.05
-38.34
45.9
45.9
45.9
Inf
Inf
Inf
-0.740
-0.568
-0.836
0.4590
0.5703
0.4034
Inferior
Parietal
Ínsula
4.31
-57.37
45.9
45.9
Inf
Inf
0.094
-1.250
0.9252
0.2112
Itsmo de giro cingulado
-12.37 45.9 Inf -0.269 0.7875
Lateral Occipital 28.28 45.9 Inf 0.616 0.5377
Lateral Órbito Frontal
-18.70 45.9 Inf -0.408 0.6836
33
Lingual 18.53 45.9 Inf 0.404 0.6864
Medial Órbito Frontal
-24.48 45.9 Inf -0.533 0.5937
Paracentral -18.12 45.9 Inf -0.395 0.6930
Parahipocampal -31.08 45.9 Inf -0.677 0.4982
Pars Opercularis -54.85 45.9 Inf -1.195 0.2320
Pars Orbitalis -50.30 45.9 Inf -0.855 0.3924
Pericalcarine -24.15 45.9 Inf -0.526 0.5988
Postcentral -33.37 45.9 Inf -0.727 0.4671
Posterior Cingulado -50.53 45.9 Inf -1.101 0.2708
Precentral 44.01 45.9 Inf 0.959 0.3376
Rostral Anterior Cingulado
-19.78 45.9 Inf -0.431 0.664
Superior Frontal -81.53 45.9 Inf -1.777 0.0756
Superior Parietal -56.45 45.9 Inf -1.230 0.2186
Superior Temporal 43.25 45.9 Inf 0.943 0.3459
Supramarginal -25.17 45.9 Inf -0.549 0.5833
Temporal -38.65 45.9 Inf -0.842 0.3996
Transversal Temporal -25.94 45.9 Inf -0.565 0.5719
34